임베딩이란 무엇인가요? AI가 의미론에 따라 검색할 수 있는 이유
임베딩은 텍스트, 이미지, 오디오 및 기타 콘텐츠를 디지털 벡터 문자열로 변환하는 것으로 이해할 수 있습니다. AI가 의미론적으로 검색할 수 있는 이유는 키워드 검색처럼 단어 하나하나와 일치하기 때문이 아니라, 비슷한 의미가 벡터 공간에서 더 가까워지기 때문입니다. 간...
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RAG란 무엇인가요? 왜 지식 기반 Q&A는 검색 없이는 할 수 없는 이유
RAG는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)의 약자로, 중국어로는 일반적으로 회수-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)이라고 불립니다. 핵심은 모델이 모든 정보를 기억하게 하는 것이 아니라, 먼저 외부...
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A2A 프로토콜(Agent2Agent)이란 무엇인가요? 다중 에이전트 협업이 공통 언어를 원하기 시작한 이유
A2A 프로토콜, 정식 명칭 Agent2Agent는 서로 다른 AI 에이전트가 서로의 역량을 발견하고 정보를 교환하며 작업을 협력할 수 있도록 하는 일련의 보편적 상호작용 프로토콜을 의미합니다. 최근 에이전트가 단순한 조수가 아니고, 점점 더 많은 시스템이 여러 전문 ...
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AI 네이티브란 무엇인가요? 왜 점점 더 많은 제품들이 "AI와 연결되는" 것이 아니라 "AI를 중심으로 다시 만들어지는가"
AI 네이티브는 일반적으로 제품의 기본 논리, 상호작용 방식, 워크플로우 구조를 기반으로 한 AI 역량을 중심으로 설계된 시스템을 의미하며, 원래 소프트웨어에 단순히 '채팅창 추가'나 '생성 버튼 추가'가 아닙니다. 이 용어는 최근 점점 더 자주 언급되고 있는데, 많은...
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에이전트 메모리란 무엇인가요? 왜 많은 에이전트가 일을 하지 못하면서도 기억하지 못하는 가장 큰 단점이 되는 것 같아요
에이전트 메모리는 에이전트가 단일 대화 외에 작업 관련 정보를 어떻게 보존, 회상, 업데이트하는지를 의미합니다. 사용자 선호도, 과거 단계, 도구 결과, 환경 상태, 또는 장기적인 경험 요약일 수 있습니다. 이 용어는 최근 점점 더 흔해졌는데, 갑자기 기억에 대해 이야...
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모델 라우터란 무엇인가요? 왜 멀티모델 제품이 점점 더 라우팅과 나중에 응답하는 방식이 되어가고 있는가
모델 라우터는 "어떤 모델을 먼저 사용할지 결정하는 데 도움을 주는" 스케줄링 계층으로 이해할 수 있습니다. 질문에 직접 답변하지는 않지만, 요청이 시스템에 들어온 후 작업 유형, 예산, 속도 요구사항, 컨텍스트 길이, 도구 요구사항 등을 바탕으로 더 적합한 모델이나 ...
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VLA란 무엇인가요? 로봇 착륙 시 행동 제어에 있어 비전-언어-행동을 피할 수 없는 이유는 무엇일까요?
VLA는 Vision-Language-Action의 약자로, 직역하면 'Vision-Language-Action' 모델을 의미합니다. 일반 멀티모달 모델과 가장 큰 차이점은 이미지를 읽고 텍스트를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 그 결과를 실행 가능한 동작으로 전환할 수...
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추론 토큰이란 무엇인가요? 추론 비용을 고려할 때 많은 팀에게 새로운 지표가 된 이유
추론 토큰은 모델이 최종 답변을 내기 전에 내부 추론을 완성하기 위해 사용하는 토큰의 일부로 이해할 수 있습니다. 입력 및 출력 토큰과 정확히 같지는 않은데, 많은 추론 과정이 사용자에게 완전히 표시되지 않기 때문입니다. 하지만 여전히 맥락 공간을 차지하고 지연 시간,...
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